일반적인 이벤트 추적 함정 및 이를 피하는 방법

편집자 주: 이 기사는 원래 2021년 2월 19일 Iteratively 블로그에 게시되었습니다.

데이터 수집은 데이터 스택의 기초이지만 종종 간과되고 사랑받지 못하는 경우가 많기 때문에 많은 기업이 올바른 수집에 필요한 시간과 리소스를 소비하지 않습니다.

분석 추적 함정은 이벤트 추적이 마땅히 받아야 할 사랑과 보살핌을 받지 못할 때 쉽게 발생할 수 있습니다. 운 좋게도 이러한 함정이 무엇인지 알면 더 쉽게 피할 수 있습니다. 또한 아래에 공유된 몇 가지 구체적인 팁을 통해 데이터 수집 전략 및 프로세스를 개선할 수 있습니다.

이벤트 추적이란 무엇입니까?

시작하기 전에 여기서 다루고 있는 내용에 대해 동일한 페이지로 빠르게 이동하겠습니다. 이벤트 추적은 웹사이트, 웹 또는 모바일 앱과 같은 디지털 제품과 사용자의 상호 작용에 대한 데이터를 캡처하고 수집하는 프로세스입니다.

페이지 보기, 버튼 클릭, 양식 제출 및 검색과 같은 모든 사용자 시작 작업은 이벤트로 인코딩될 수 있습니다. 캡처해야 하는 이벤트는 제품, 비즈니스 모델 및 데이터 성숙도에 따라 크게 달라집니다. 모든 제품에는 고유한 사용자 행동 세트가 있으며 제품을 개선하거나 판매하는 팀은 고유한 분석 메트릭과 목표를 갖게 됩니다. 이벤트 추적을 이제 막 시작했다면 추적 계획 생성 가이드를 확인하세요.

데이터의 핵심 빌딩 블록

제품 성능, 사용자 행동 또는 고객 확보 전략에 대해 필요한 통찰력을 얻으려면 고려해야 할 네 가지 기본 데이터 빌딩 블록이 있습니다.

이벤트‍

모든 사용자 또는 서버 시작 작업은 이벤트입니다. 여기에는 페이지 보기 및 버튼 클릭에서 계정 삭제 및 응용 프로그램 충돌에 이르는 모든 것이 포함됩니다.

이벤트 속성

이벤트 속성은 특정 이벤트와 이벤트가 호출된 컨텍스트를 자세히 설명합니다. 속성을 활용하여 브라우저 정보 또는 양식 필드에 제출된 정보와 같은 이벤트 주변의 추가 정보를 캡처합니다.

사용자

사용자는 이벤트를 수행하는 개인입니다. 이들은 알려지지 않은 웹 방문자, 앱 사용자 또는 로그인한 고객입니다.

사용자 속성

사용자 속성을 사용하면 사용자에 대한 특성을 쉽게 기록할 수 있습니다. 여기에는 구독 요금제, 지리적 위치, 사용자 ID, 브라우저 또는 장치 유형과 같은 데이터가 포함될 수 있습니다.

일반적인 이벤트 추적 문제 및 이를 방지하기 위한 팁

이제 기본 사항을 다루었으므로 많은 데이터 및 제품 팀과 대화할 때 경험하는 일반적인 함정을 살펴보겠습니다.

너무 많은 이벤트 유형

많은 양의 이벤트를 수집할 수 있지만(회사 규모 및 비즈니스 모델에 따라 하루에 수십억 개가 될 수 있음) 총 이벤트 유형 수를 제한하는 것이 좋습니다. 무분별한 이벤트 사전은 건초 더미에서 바늘을 찾게 하고 분석가 및 PM과 같은 데이터 소비자는 분석을 수행하는 데 필요한 이벤트를 파악하는 데 어려움을 겪을 것입니다.

팁: 추적 계획에 10~200개의 이벤트 유형을 포함하는 것이 좋습니다. 분명히 복잡한 다중 제품에는 더 많은 것이 필요할 수 있지만 회사는 이벤트 유형을 정리하여 데이터 모델을 크게 줄일 수 있음을 종종 봅니다.

데이터 모델을 지나치게 복잡하게 만들기

위의 사항과 관련하여 기업이 데이터 모델을 너무 구체적으로 지정하여 일관성과 확장성을 유지하기 어렵게 만드는 경우가 많습니다(따라서 이벤트 유형이 너무 많아짐). 예를 들어, 우리는 컨텍스트에 대한 속성 값(예: UTM 매개변수 및 URL)을 포함하는 범용 이벤트인 "페이지 보기" 대신 각 랜딩 페이지에 대해 고유한 이벤트를 사용하는 회사를 보았습니다.

팁: 현재 필요한 데이터에 집중하고 성장함에 따라 확장 가능한 구조를 만들고 있는지 사전에 확인하십시오.

누락된 속성

우리는 팀이 이벤트를 정의하는 데 많은 시간을 소비하지만 이벤트와 연결되어야 하는 속성에 대해서는 덜 생각하는 것을 봅니다. 틀림없이 이벤트 및 사용자 데이터는 주변 컨텍스트가 있을 때만 실제로 유용해집니다. 데이터가 없으면 분석이 제한됩니다.

팁: 속성을 중요하게 취급해야 합니다. 팀이 속성을 최대한 활용할 수 있도록 사람들이 활용할 수 있는 속성 템플릿을 만들 수 있습니다. "이 이벤트를 시작하는 경우 이벤트와 함께 보낼 수 있는 속성은 무엇입니까?" 필수 속성과 선택 속성을 지정할 수도 있습니다. 이는 Amplitude에서 쉽게 수행할 수 있지만 Google Sheet 또는 Notion 페이지에서도 생성할 수 있습니다.

잘못 실행되는 이벤트

이벤트가 올바르게 실행되지 않는 것과 관련된 다운스트림 데이터 품질 문제(예: 너무 자주 실행, 전혀 실행되지 않거나 잘못된 시간에 실행)를 자주 봅니다. 이는 주로 이벤트 추적이 테스트되지 않은 상태로 남아 있고 코드처럼 취급되지 않기 때문입니다.

팁: 모범 사례는 추적을 다른 코드처럼 취급하고 테스트하는 것입니다. 기존 CI/CD 및 단위 테스트 워크플로의 일부로 이벤트 추적을 포함하도록 QA를 확장합니다.

ButtonClicked, button_clicked 또는 Clicked Button?

이벤트 명명 규칙은 최고의 회사에서도 황량한 서부로 ​​바뀔 수 있습니다. iOS 및 Android 팀이 하나의 규칙을 따르고 웹 및 제품 팀이 다른 규칙을 따를 수 있습니다. 계측 중 사람의 실수와 데이터 소비자가 데이터를 분석에 사용하기 전에 엄청난 양의 데이터를 처리해야 합니다.

팁: Object Action과 같은 프레임워크를 이벤트 구조를 관리하는 모범 사례로 사용하십시오(즉, 각 이벤트는 애플리케이션의 Object(예: Button) 및 Action(예: Clicked)와 연결됩니다. Amplitude와 같은 시스템을 사용하여 다음을 수행하십시오. 계측 중에 팀 간에 명명 규칙을 적용합니다.

타임스탬프 합병증

이것은 매우 간단하지만 시간대가 중요합니다. 여러 시간대에 걸쳐 있는 사람들과 회의를 예약하려는 경우 복잡성을 고려하십시오. 데이터가 복잡해지는 것을 원하지 않습니다.

팁: 지나치게 생각하지 말고 UTC를 고수하십시오.

속성의 잘못된 데이터 유형

이것은 우리가 자주 볼 수 있는 것은 아니지만 팀에서 발생하며 일반적으로 숫자가 관련된 경우 항상 발생합니다. 예를 들어, 6자리로 구성된 사용자 ID는 실제로는 숫자 값이 아니라 문자열 값입니다.

팁: 속성이 설명하는 내용과 올바른 필드 유형을 결정하는 방법에 주의하십시오. 모든 속성 유형의 예와 함께 문서를 편리하게 보관하여 팀이 추적 계획을 정확하게 발전시키기 쉽습니다.

Amplitude가 도와드리겠습니다.

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Amplitude의 데이터 관리 기능은 데이터 팀, 제품 관리자 및 엔지니어가 이벤트 추적을 정의, 계측, 확인 및 협업하는 데 도움이 됩니다. 일관되지 않은 이벤트 이름 지정 및 추적 누락으로 인해 발생하는 데이터 품질 문제를 사전에 해결하고 추적의 진화를 관리하기 위한 워크플로우를 제공합니다.

스프레드시트를 버리고, 이벤트 데이터를 도식화하고, 추적 계획을 적용하여 데이터를 편집할 필요 없이 고품질 데이터를 사용할 수 있도록 도와드립니다. Amplitude의 데이터 관리 기능을 시험해보고 싶다면 지금 무료 계정을 만들거나 당사 팀과 함께 데모를 예약하여 자세한 내용을 알아보십시오.